python判斷數據為空

1. python 操作查詢mysql資料庫 如何判斷返回是否為空值

通常我先檢查 cam_row是否為空，然後再檢查它的長度，如果長度與你預期的長度1不相符也不對。

加一句 if not cam_row:continue就可以了

2. 資料庫中的空值與NULL的區別以及python中的NaN和None

當使用None時：
areaCode = None
for val in valList:
areaCode += ','
此時就會報錯：TypeError: unsupported operand type(s) for +=: 'NoneType' and 'unicode'
NnoeType不允許和unicode對象進行+=連接

使用：
areaCode = ''
for val in valList:
areaCode += ','
此時正常。

兩者區別：
None是一個空的對象，代表什麼都沒有。
而''，是一個字元串對象，代表一個空的字元串。
只有字元串才能和字元串相互連接。

3. python中怎樣判斷一個dataframe非空

DataFrame有一個屬性為empty，直接用DataFrame.empty判斷就行。
例如，你的DataFrame為test_df，有
如果test_df為空，則 test_df.empty 返回 True，反之 返回False。
注意empty後面不要加()。
學習tips：查好你自己所用的Pandas對應的版本，在官網上下載Pandas 使用的pdf手冊，直接搜索「empty」，就可找到有關上述問題的一些例子/解答。

4. Python3 & 基本數據類型（一）

Python提供的基本數據類型：數值(整型、浮點型、復數、布爾型等)、字元串、列表、元組、字典、集合等，將它們簡單分類如下：

通常被稱為整型，數值為正或者負，不帶小數點。
Python 3的整型可以當做Long類型使用，所以Python 3沒有
Python 2的Long類型。
Python 初始化的時候會自動建立一個小整數對象池，方便我們調用，避免後期重復生成！這是一個包含 262個指向整數對象的指針數組，范圍是 -5 到 256 。

Python的浮點數就是數學中的小數，類似C語言中的double。
浮點數 也就是小數，如 1.23 ， 3.14 ， -9.01 等等。但是對於很大或很小的浮點數，一般用科學計數法表示，把10用e替代， 1.23x10^9 就是 1.23e9 ，或者 12.3e8 ， 0.000012 可以寫成1.2e-5 等等。

復數 由實數部分和虛數部分構成，可以用a + bj,或者complex(a,b)表示，復數的實部a和虛部b都是浮點。

對 與 錯 、 0 和 1 、 正 與 反 ，都是傳統意義上的布爾類型。
但在Python語言中，布爾類型只有兩個值， True 與 False 。請注意，是英文單詞的對與錯，並且首字母要大寫。
在Python中，0、0.0、-0.0、None、空字元串「」、空元組()、空列表[]、空字典{}都被當作False，還有自定義類型，如果實現了 nonzero ()或 len ()方法且方法返回0或False，則其實例也被當作False，其他對象均為True

布爾值還可以用and、or和not運算。
1)、and 運算是 與 運算，只有所有都為 True ， and 運算的結果才是 True ;
2)、or 運算是 或 運算，只要其中有一個為 True ， or 運算結果就是 True ;
3)、not 運算是 非 運算，它是單目運算符，把 True 變成 False，False 變成 True。
例如：

由以上案例可以看出，在做四則運算的時候，明顯把 True 看做 1 ， False 看做 0 。

4）空值
空值不是布爾類型，只不過和布爾關系比較緊密。
空值是Python里一個特殊的值，用 None 表示（首字母大寫）。None不能理解為0，因為0是整數類型，而None是一個特殊的值。None也不是布爾類型，而是NoneType。

在某些特定的情況下，需要對數字的類型進行轉換。
Python提供了內置的數據類型轉換函數：
int(x) 將x轉換為一個整數。如果x是一個浮點數，則截取小數部分。
float(x) 將x轉換成一個浮點數。
complex(x) 將x轉換到一個復數，實數部分為 x，虛數部分為 0。
complex(x, y)： 將 x 和 y 轉換到一個復數，實數部分為 x，虛數部分為 y。

Python字元串即可以用單引號也可以用雙引號括起來，甚至還可以用三引號括起來，字元串是以''或""括起來的任意文本。
例如：'abc'，"xyz"等等。請注意，''或""本身只是一種表示方式，不是字元串的一部分，因此，字元串'abc'隻有a，b，c這3個字元。如果'本身也是一個字元，那就可以用""括起來，比如"I'm OK"包含的字元是I，'，m，空格，O，K這6個字元。
字元串中包括特殊字元，可以用轉義字元來標識
但是字元串裡面如果有很多字元都需要轉義，就需要加很多，為了簡化，Python還允許用r''表示''內部的字元串默認不轉義
例如：
print r'\ \' #輸出：\ \

字元串的一些常見操作

切⽚是指對操作的對象截取其中⼀部分的操作
語法：序列[開始位置下標:結束位置下標:步⻓]
a. 不包含結束位置下標對應的數據， 正負整數均可；
b. 步⻓是選取間隔，正負整數均可，默認步⻓為1。

find()：檢測某個⼦串是否包含在這個字元串中，如果在返回這個⼦串開始的位置下標，否則則返回-1。
index()：檢測某個⼦串是否包含在這個字元串中，如果在返回這個⼦串開始的位置下標，否則則報異常。
rfind()： 和find()功能相同，但查找⽅向為右側開始。
rindex()：和index()功能相同，但查找⽅向為右側開始。
count()：返回某個⼦串在字元串中出現的次數。

replace()：替換
split()：按照指定字元分割字元串。
join()：⽤⼀個字元或⼦串合並字元串，即是將多個字元串合並為⼀個新的字元串。
capitalize()：將字元串第⼀個字元轉換成⼤寫。
title()：將字元串每個單詞⾸字⺟轉換成⼤寫。
lower()：將字元串中⼤寫轉⼩寫。
upper()：將字元串中⼩寫轉⼤寫。
lstrip()：刪除字元串左側空⽩字元。
rstrip()：刪除字元串右側空⽩字元。
strip()：刪除字元串兩側空⽩字元。
ljust()：返回⼀個原字元串左對⻬,並使⽤指定字元(默認空格)填充⾄對應⻓度 的新字元串。
rjust()：返回⼀個原字元串右對⻬,並使⽤指定字元(默認空格)填充⾄對應⻓度 的新字元串，語法和
ljust()相同。
center()：返回⼀個原字元串居中對⻬,並使⽤指定字元(默認空格)填充⾄對應⻓度 的新字元串，語
法和ljust()相同。

所謂判斷即是判斷真假，返回的結果是布爾型數據類型：True 或 False。

startswith()：檢查字元串是否是以指定⼦串開頭，是則返回 True，否則返回 False。如果設置開
始和結束位置下標，則在指定范圍內檢查。
endswith()：：檢查字元串是否是以指定⼦串結尾，是則返回 True，否則返回 False。如果設置開
始和結束位置下標，則在指定范圍內檢查。
isalpha()：如果字元串⾄少有⼀個字元並且所有字元都是字⺟則返回 True, 否則返回 False。
isdigit()：如果字元串只包含數字則返回 True 否則返回 False。
isalnum()：如果字元串⾄少有⼀個字元並且所有字元都是字⺟或數字則返 回 True,否則返回
False。

5. Python中數據類型的判斷

Python在定義變數的時候不用指明具體的的類型，解釋器會在運行的時候會自動檢查 變數的類型，並根據需要進行隱式的類型轉化。因為Python是動態語言，所以一般情 況下是不推薦進行類型轉化的。比如"+"操作時，如果加號兩邊是數據就進行加法操 作，如果兩邊是字元串就進行字元串連接操作，如果兩邊是列表就進行合並操作，甚 至可以進行復數的運算。解釋器會在運行時根據兩邊的變數的類型調用不同的內部方法。 當加號兩邊的變數類型不一樣的時候，又不能進行類型轉化，就會拋出TypeError的異常。

通常類型判斷可用兩種方法來進行判斷：

這兩種方法有什麼區別，用哪種比較好呢？
對於內建的基本類型來說，使用tpye來檢查是沒有問題的， 可是當應用到其他場合的時候，type就顯得不可靠了。比如：當我們對Python內建類型進行擴展的時候，type返回的結果就不夠准確了。

這個時候我們就需要使用isinstance來進行類型 檢查。

object表示實例，classinfo可以是直接或間接類名、基本類型或者有它們組成的元組。

6. 用python.檢查「影片名稱」欄位為空值的+數據,給該欄位填充數+據"unnamed"

要檢查「電影名稱」欄位中具有空值的行並使用 Python 用「未命名」填充它們，您可以執行以下操作：

• 導入熊貓庫

完成這些步驟後，「電影名稱」欄位中的空值應填充「未命名」。

回答不易望請採納

7. python常見數據類型

一,python整數類型所表示的數據。

1,一般用以表示一類數值:所有正整數,0和負整數;

2,整型作為最常用的,頻繁參與計算的數據類型，在python3.5中解釋器會自動在內存中創建-5-3000之間的（包含5，不包含3000）整型對象，也就是說在該范圍內,相等都是同一個已經創建好的整型對象。范圍之外的即使相等也表示不同對象，該特性隨python版本而改變，不要過於依賴。

3,bool型繼承了int型，他是int的子類。

4,Python2中有長整型long，數值范圍更大，在python3中已取消，所有整型統一由int表示。

5,參與所有數值計算，數學運算，科學計算。這也是所有編程語言都有的數據類型，因為編程語言生而需要模擬人的思維，藉助數學方式，自動計算、更好的解決大量重復性的事務，因此數值類型、整數類型在編程語言中不可或缺。

6,支持二進制(0b\0B開頭),十進制,八進制(0o\0O),十六進制(0x\0X)

二，python整數和浮點型支持常規的數值運算

整數和浮點數都可參與的運算：+ - * / %（取余） //（整除） **（冪）

Python字元型：

python字元型表示的數據：
python3支持Unicode編碼，由字母、數字和符號組成的形式就叫字元串，更接近或者相同與人們文字元號表示，因此在信息表示和傳遞時它也是最受認可的形式。在程序編寫中也是非常常用，對應的可操作的方法也很多，很有意思。
字元串不可被修改，可以拼接等方法創建新字元串對象；
支持分片和下標操作；a[2:]
支持+拼接，*重復操作和成員關系in/not in；
表示形式：用單引號雙引號包含起來的符號；a = str(『sdfsdfsdf』) 或 r』\t\nabcd』 原始字元，Bytes：b』abcd』；
6,字元串屬於不可變數據類型，內部機制為了節省空間，相同的兩個字元串表示相同的一個對象。a = 『python』 b = 『python』 a is b :True

二, 字元串支持的運算方法

1,capitalize() :首字母大寫後邊的字母小寫 a = 『abcd』 b = a.capitalize() b:Abcd

2,casefold() lower():字母轉換為全小寫

3,center(width,fillchar) :居中，width填補的長度；fillchar添加的字元

a = a.center(10,』_』) //』____abcd____』 默認無fillchar填充空格

4,count(sub,star,end) :字母計數：sub要查詢的字元

5,encode(encoding=』utf-8』,errors=』strict』) 設置編碼

Errors :設置錯誤類型

6,endswith(suffix,star,end) : 若以suffix結尾返回True

7，expandtabs(8) :設置字元串中tab按鍵符的空格長度：』\tabcde』

8,find(sub,star,end) : 返回指定范圍內的字元串下標，未找到返回-1

9，index(sub,star,end) :返回指定范圍字元串下標未找到拋出異常

10，isalnum() :判斷字元串是否是字母或數字，或字母和數字組合

11，isalpha() :判斷是否全是字母

12，isdecimal() :判斷字元串是否是十進制數值

13，isdigit() :判斷字元串是否是數字

14，isidentifier() :判斷字元串中是否包含關鍵字

15，islower() :判斷是否全小寫

16，isnumeric() :判斷全是數字

17，isspace() :判斷是否是空格

18，isupper() 判斷是否大寫

19，istitle() :判斷是否首字母大寫

20，join(iterable) :把可迭代對象用字元串進行分割：a.join(『123』)

21,ljust(width,fillchar);rjust() :左對齊右對齊

22, upper() :將字元串改為大寫

23，split(sep=None,maxsplit=-1) :分割一個字元串，被選中字元在字元串中刪除

『ab1cd1efg』.split(『1』) :[『ab』,』cd』,』efg』]

三，字元串格式化：按照規格輸出字元串

format(*args,**kwargs) :args位置參數，kwargs關鍵字參數

『{0:.1f}』.format(123.468) :格式化參數，小數點後保留1位四捨五入

四，字元串操作符%

1，%s :格式化字元串 『abcd%sdef』%』dddd』

2，%d:格式化整數

3，%o格式化無符號八進制

4，%x格式化無符號十六進制

5，%f格式化定點數

6, %e: 科學計數法格式化定點數

7，%g 根據值大小自動選%f,%e

8, %G E X :大寫形式

五，格式化輔助命令：

m.n :m最小總寬度，n小數點後位數：』%12.4f』%23456.789

六，轉義字元：字元串前r避免轉義：r』\nhello\thi』

\n:換行符

\t:橫向製表符

\':'

\":"

\b:退格符

\r:回車

\v:縱向製表符

\f:換頁符

\o,\x:八進制和十六進制

\0:空字元串

Python列表list

一，Python的列表list類型表示的數據：

Python列表在cpython中被解釋為長度可變的數組，用其他對象組成的連續數組。

列表中元素可以是相同或不同的數據類型；
當列表元素增加或刪除時，列表對象自動進行擴展或收縮內存，保證元素之間沒有縫隙，總是連續的。
Python中的列表是一個序列，也是一個容器類型
創建列表：a = []; b = [1,』python』]; c = list(); d = list((1,3,4,5))
支持切片操作list[start,stop,step]
python列表常用方法
1,append添加單個元素：list.append(object); //a.append(『python』)

2,extend添加可迭代對象: list.extend(iterable); //a.extend(『abcde』/[1,2,3])

3,insert 插入元素：list.insert(index,object): 在index下標前插入元素//a.insert(2,』python』)

4,clear 清空所有元素：list.clear() //a.clear()

5,pop 刪除並返回一個元素：list.pop(index) //默認刪除默認一個元素

remove 刪除指定元素：list.remove(v) ,v元素不存在報錯 //a.remove(『c』)
7，count 返回這個值在列表中數量：list.count(value)

8, 淺拷貝一個新列表：list.()

9,sort:排序list.sort(reverse=False/True) :默認升序

排序函數：sorted(list)

10，reverse: 原地翻轉：list.reverse()

11，index(value,star,stop) :指定范圍內該值下標：list.index(2,0,5)

列表元素訪問：
下標訪問：list[1]
For循環遍歷
通過下標修改元素：list[2 ] = 『hello』
列表常用運算符：
1,比較運算符：從第一個元素開始對比

2，+ 拼接一個新列表：l1+ l2

3, 重復操作符：* ,多個列表拼接

成員關系操作符：in/ not in
邏輯運算符：and not or
列表常用的排序方法：
冒泡排序；選擇排序；快速排序；歸並排序

Python元組tuple

一，Python元組tuple數據類型表示的數據：

元組是受到限制的、不可改變的列表；
可以是同構也可以是異構；
元組是序列類型、是可迭代對象，是容器類型。
元組的創建: a = (1,2,3)或a=1,2,3; b = tuple(); c = tuple(iterable)
支持切片操作tuple[start,stop,step]

二，python元組常用方法

1,index(value,star,stop) :指定范圍內該值下標：tuple.index(2,0,5)

2,count(value) ：值出現次數

三，支持運算：

1,比較運算符：從第一個元素開始對比

2，+ 拼接一個新元組：l1+ l2

3, 重復操作符：* ,多個元組拼接

4成員關系操作符：in/ not in

邏輯運算符：and not or
四，元組的訪問

下標操作；
For循環遍歷訪問。

Python字典類型

一,Python字典dict表示的數據：{key:value}

可根據關鍵字：鍵快速索引到對應的值；
字典是映射類型，鍵值對一一對應關系，不是序列；
字典元素是無序的；
字典是可迭代對象，是容器類型；
字典的創建：k = {}; k1={『keyword』:object}; k2 = dict();
K3 = dict(mapping); dict=(iterable)

二，字典的訪問：

通過key：k[『key』]

修改key對應的值：K[『key』] = value

For循環遍歷出來的是key；

For循環鍵值對：for I in d.items():

For 循環enumerate: for k,v in enumerate(k1):

In/not in 成員關系查詢鍵不支持查值

三，字典常用方法

get(key,de):獲取值：k.get(key,de) //若不存在則默認輸出de
pop(k,de):刪除一個鍵值對，不存在輸出de，未設置報錯；
keys() :返回字典所有key組成的序列：list(k.keys()) [1,2,3];
values():返回字典所有value組成的序列：list(k.values())
items():返回鍵值對組成的元組為元素的序列：（類set）list(k.items())
update(e):更新字典：e可是字典或兩元素組成的單位元素序列：e=[(5,6),(7,8)];
k.update(e)

clear():清空字典；
popitem()刪除某個鍵值對，若字典為空則報錯
() :淺拷貝
10, fromkeys(iterable,value=None):從可迭代對象創建字典

{}.fromkeys([1,2,3]) -----{1:None,2:None,3:None}

11,setdefault(k,d=None) :若key不存在則生成一個鍵值對

k.setdefault(『keyword』)

Python 集合set

集合表示的數據：
多個元素的無序組合，集合是無序的，集合元素是唯一的；
字典的鍵是由集合實現的；
集合是可迭代對象
集合創建：s = {1,2}; s1 = set(); s2 = set(iterable)
集合元素的訪問：
For 循環將集合所有元素全部訪問一遍，不重復

常用方法：
add(object):s.add(『hi』) 向集合添加一個元素
pop() :彈棧，集合為空則報錯：刪除任意一個元素；
clear():清空集合，返回一個空集合對象；
remove(object):刪除一個元素，不存在和報錯：s.remove(『hi』)
update(集合)：更新另一個集合，元素不存在則不更新；
() :淺拷貝
集合的運算：
交集：s1&s2;
差集,補集：s1-s2;
並集：s1|s2;
Issubset():判斷是否是子集：s1.issubset(s2) s1是否s2的集合子集
Issuperset():判斷是否是父集：s1.issuperset()
不可變集合：
Frozenset():返回一個空的不可變集合對象

Frozenset(iterable):

S = frozenset(iterable)

Python序列類型共同特性

一,序列類型共同特性

python序列類型有:str字元串,list列表,tuple元組
都支持下標索引，切片操作；
下標都是從0開始，都可通過下標進行訪問；
擁有相同的操作符
二，支持的函數：

len(obj):返回對象長度；
list(iterable):將可迭代對象轉為列表；
tuple(iterable):將可迭代對象轉為元組；
str(ojb):將任何對象轉為字元串形式；
max(iterable): python3中元素要是同類型，python2中元素可異構：max([『a』,1])
min(iterable):和max類似；
sum(iterable,star=0),求可迭代對象和，默認star為0，元素不能為字元串
sorted(iterable,key=None,reverse=False)
s=[(『a』,3),(『b』,2),(『c』,9)]

sorted(s,key=lambda s:s[1]) //按照數字排序

reversed(sequence):翻轉序列，返回迭代器
enumerate(iterable):返回enumerate對象,其元素都是一個元組（下標，值）
zip（iter1,iter2）: zip([1,2],[3,4]) ----[(1,3),(2,4)]

序列類型的切片操作：

Slice:

L[index]; 訪問某個元素；

L[1:4]; 區間

L[star:stop:step]; 設置步長取區間元素

8. python 判斷數據框中某列中某個元素是否為空

一個數據框，想對某列進行類型轉換，但報錯np.float無法轉換。。
可用 一個判斷 x＝＝x如果為真，則非空，可進行轉換，否則可重新賦值。

9. 資料庫中的空值與NULL的區別以及python中的NaN和None

• NULL表示：不可用、未賦值、不知道、不適用，它既不是0也不是空格。記住：一個數值與NULL進行四則運算，其結果是NULL

• 空值和NULL的區別在於，在做count計算的時候：count(field_name)，field_name的值為空值也會被計算在裡面（這一行統計有效），而NULL不會

• python有兩種方式獲取數據：
  1. 一種是把數據從MySQL中導出到txt或者csv，然後本地讀取；
  2. 另一種是python直接鏈接資料庫，讀取數據；

• 第一種把數據從MYSQL導出後，python讀取時，空值和NULL在文件中都為NULL；Python讀取之後為NaN

• 第二種鏈接資料庫後，python能讀取表結構，資料庫的NULL對應列表中的None以及pandas中的NaN（如果欄位類型是時間，則為NaT）。而資料庫中的空字元，則被識別為空字元。